【大模型应用开发 动手做AI Agent】ReAct 框架原理与实战

【大模型应用开发 动手做AI Agent】ReAct 框架原理与实战

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的发展历程

近年来,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的进步,尤其是大语言模型(Large Language Models, LLMs)的出现,为NLP领域带来了革命性的变化。从GPT、BERT到GPT-3,再到最新的ChatGPT,LLMs展现出了令人惊叹的语言理解和生成能力。

1.2 LLMs在实际应用中的局限性

尽管LLMs在许多NLP任务上取得了优异的表现,但它们在实际应用中仍然存在一些局限性:

• 缺乏推理和决策能力:LLMs主要是基于统计模式进行语言生成,缺乏对语义的深入理解和推理能力。
• 难以适应特定领域:LLMs是在海量通用语料上训练的,对特定领域知识的掌握不足。
• 无法主动与环境交互:LLMs只能被动地响应输入,无法主动地与环境进行交互和信息搜集。

1.3 ReAct框架的提出

为了克服LLMs在实际应用中的局限性,Meta AI于2022年提出了ReAct(Reason+Act)框架。ReAct旨在赋予LLMs推理、决策和主动交互的能力,使其能够更好地适应实际应用场景,成为真正意义上的AI Agent。

2. 核心概念与联系